Reimaginar la estrategia de datos para desbloquear el potencial de la IA - DATAVERSITY

Reeditado por Platón

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Datos: la moneda que impulsa la economía digital moderna. En un mundo que genera 3.5 trillones de bytes de datos Todos los días, una realidad es clara: estamos rodeados por un mar de información. Si bien esta abundancia de datos presenta inmensas oportunidades, las empresas a menudo tienen dificultades para capitalizar plenamente su potencial para la toma de decisiones informadas y conocimientos estratégicos.

Considera esto. Si bien los datos son quizás el activo más valioso de toda empresa para permitir una experiencia de cliente que impulse el crecimiento, las empresas suelen utilizar menos de la mitad de sus datos estructurados para informar la toma de decisiones. Aprovechan aún menos de sus valiosos datos no estructurados: ni siquiera el 1%.

Menos del 15% de las organizaciones confían en que están maximizando adecuadamente sus datos. Quizás esto se deba a que desafíos importantes han obstaculizado la recopilación, unificación y activación de datos en todas las organizaciones. Los equipos de TI y análisis han actuado como guardianes, los departamentos han operado en silos y las estrategias siguen siendo inconexas y poco claras.

Este no es un fenómeno nuevo: las empresas son muy conscientes de los desafíos que enfrentan en sus estrategias de datos. También son conscientes de que resolver sus desafíos es mucho más difícil de lo que muchos tienen el ancho de banda o los recursos y, como resultado, muchas organizaciones se han contentado con armar estrategias que se encuentran en algún punto entre “lo suficientemente bueno” y “lo mejor que podemos hacer bien”. ahora."

Puede que eso haya sido suficiente en años pasados. Sin embargo, hoy en día existe un renovado sentido de urgencia en torno al uso y la gestión de datos: un llamado a las empresas para que organicen, centralicen y utilicen datos en todos los departamentos. Esto se debe a que en esta nueva era de la IA, los datos desempeñarán un papel más importante que nunca.

La convergencia de la IA y los datos

La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Y si bien el conocimiento colectivo que la IA puede extraer de Internet la hace mucho más inteligente que cualquier tecnología que hayamos experimentado antes, centrarse en datos más específicos de empresas e industrias individuales es fundamental cuando se utiliza la IA para casos de uso más específicos.

Por ejemplo, puede comprar en línea utilizando ChatGPT para ayudarle en su búsqueda. Pero el modelo no se puede decirte que el producto es:

Ahora agotado.
Tamaño diferente y es grande o pequeño.
Algo que ya posees.
Comprado frecuentemente con un accesorio específico.

Estos datos son exclusivos de un minorista y ayudan a entrenar la IA para guiar de manera más efectiva el viaje de compras de un cliente. La industria minorista tampoco está sola en esta especificidad de los datos. Cada industria tiene sus propios puntos de datos únicos que son fundamentales en la capacitación de la IA para brindar un mejor servicio a sus clientes. ¿La clave? Identificar qué puntos de datos importan.

Recopilación de los datos correctos

Para mejorar nuestra comprensión de los clientes, es importante pasar de la acumulación de datos sin sentido a la recopilación estratégica durante los puntos de contacto clave en la experiencia del cliente. Por ejemplo, los datos importantes podrían ser el tamaño promedio de compra de un cliente o los canales en los que es más probable que interactúe. A partir de ahí, las empresas pueden consolidar datos en una plataforma de datos de clientes (CDP) unificada u otra infraestructura de datos y obtener una visión integral de cada cliente.

Luego, cuando un cliente llega al sitio o aplicación de una empresa, la IA activa sus datos para ofrecer una experiencia personalizada basada en las preferencias, el historial y el comportamiento del cliente en tiempo real, conectándolo mejor con lo que está buscando. Esto profundiza las relaciones B2B y B2C, ya que los compradores pueden confiar en que las empresas brindarán una experiencia más eficiente y de calidad. Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico D2C podría garantizar que los clientes no reciban promociones por artículos no disponibles, y un fabricante podría recomendar sólo los productos que utiliza una empresa específica. Este enfoque optimizado mejora la satisfacción del cliente y permite el marketing dirigido, al tiempo que reduce la complejidad de múltiples fuentes de datos.

Rompiendo silos de datos mediante la colaboración

Si bien la transición a una visión unificada del cliente es fundamental, ese es sólo el primer paso. Fomentar una colaboración más sólida es igualmente importante para activar plenamente la toma de decisiones basada en datos.

Históricamente, las empresas han visto en gran medida los datos como un problema de TI. Sin embargo, muchos ahora reconocen que los datos de calidad son un activo crítico, lo que permite que todos los roles de cara al cliente brinden experiencias mejores y más personalizadas. La mentalidad obsoleta que limita a los departamentos a silos de datos ha comenzado a cambiar, y los equipos deben continuar unificándose en torno a una estrategia de datos centrada en el cliente, avanzando en la dirección de la colaboración multifuncional.

Los líderes de TI deben actuar como asesores, arquitectos y administradores de datos clave cuando trabajan con unidades de negocios. Mientras tanto, los equipos de atención al cliente deben defender las asociaciones de TI para transmitir sus conocimientos únicos, identificando simultáneamente oportunidades para obtener un mejor control sobre los datos a los que necesitan acceder de manera oportuna. Estos cambios fomentarán una cultura organizacional de comprensión mutua y responsabilidad.

Hacer de los datos la solución para todos

Lograr que la estrategia de datos sea correcta requiere un cambio organizacional generalizado y compromiso de:

Educación continua para que todos los departamentos sean expertos en datos
Revisiones periódicas de la estrategia para garantizar una eficacia continua a medida que cambian las necesidades.
Coherencia: recopilar comentarios, monitorear métricas y perfeccionar los enfoques basados en el impacto.

Cada empresa debe dar un paso atrás y comprometerse a implementar una estrategia de datos holística y centralizada, reuniendo equipos multifuncionales para recopilar los datos correctos, romper silos y activar información valiosa en tiempo real en cada punto de contacto con el cliente. Sólo reinventando las estrategias de datos desbloquearemos el poder transformador de la IA, transformando a su vez la experiencia del cliente y creando una ventaja competitiva sostenible.